分布式发电系统：风能与光伏预测技术的短时优化研究

分布式发电系统在当今全球能源转型中扮演着关键角色。随着化石燃料的逐渐枯竭和环境问题的日益严重，高效利用能源已成为全球关注的焦点。其中，分布式发电（DG）系统，特别是风能系统和光伏（PV）系统，因其灵活性、可靠性和环保特性而备受青睐。然而，这两种可再生能源的发电特性存在显著的随机性和波动性，这给电力质量、能源管理和电网调度带来挑战。 本论文深入探讨了分布式发电系统的短期发电预测问题。首先，论文利用相空间重构技术对风力发电的混沌特性进行了验证。风力是一种高度间歇且难以预测的能源，因此作者提出了一种基于支持向量机（SVM）的短期风力发电预测模型，旨在提高其预测精度和稳定性。通过对风力发电数据的深入分析，该模型能够捕捉到风力变化中的潜在规律。 接下来，论文着重分析了影响光伏系统发电输出的多种环境因素，如光照强度、温度和天气类型等。通过将历史数据按照通用气象类型进行分类，研究人员可以更好地理解这些因素对光伏输出的影响，从而构建出更为精确的光伏短期发电预测模型。这种模型考虑了天气因素的动态变化，提高了光伏电力预测的准确性和实用性。 本论文对分布式发电系统的短期发电预测提出了创新的方法和技术，为优化风能和光伏系统的运行管理、提升电力质量和电网调度效率提供了科学依据。通过集成混沌理论和机器学习技术，论文的工作有助于推动清洁能源的广泛应用，并助力实现可持续发展的能源目标。